|
|
Absolute deviation, 绝对离差
9 F5 [$ C$ `8 x1 j" J; ?+ c& `Absolute number, 绝对数
3 B% n+ c5 d5 W2 j, r" _- A$ ZAbsolute residuals, 绝对残差
. b! t7 H$ N, I0 o( R. ZAcceleration array, 加速度立体阵
8 k4 e9 ~6 k, z( _9 w: LAcceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度2 e8 g' m9 q1 v# t! p) \: W
Acceleration normal, 法向加速度
1 o T o: J5 }! f8 IAcceleration space dimension, 加速度空间的维数
5 p! V0 O" E; f4 @) I4 B0 E( dAcceleration tangential, 切向加速度 ~! }/ ~9 Q0 }* J8 [3 B! a! ~
Acceleration vector, 加速度向量
9 z% E1 Z0 H: s5 a" C+ L" e3 qAcceptable hypothesis, 可接受假设/ W6 D, b! h7 N2 j8 G
Accumulation, 累积8 O& Z' \' ]0 m5 C5 l
Accuracy, 准确度 s3 p9 T2 a. k0 u: }
Actual frequency, 实际频数: K0 }6 g$ h" H8 r3 [6 E5 Y
Adaptive estimator, 自适应估计量
( x9 ?9 W) y5 n2 l* R) z) L, A$ jAddition, 相加3 L, x. s3 `% p. P& }$ {
Addition theorem, 加法定理
* \. ^5 m$ D1 eAdditivity, 可加性% @$ t( X' X, q2 p+ U
Adjusted rate, 调整率" h% P, E2 }' `8 L. b' ~7 H
Adjusted value, 校正值
, B! y" o. C- t; a4 ?Admissible error, 容许误差7 H' w% b% |) |
Aggregation, 聚集性) i& I n0 b( ?0 n
Alternative hypothesis, 备择假设 X% W% k! p0 N3 G
Among groups, 组间
& F( y9 D" b; tAmounts, 总量
- K1 [. E( e' v% RAnalysis of correlation, 相关分析, z# D0 Z! d- ` f: n1 K. Q& r
Analysis of covariance, 协方差分析
7 E1 d! p0 l. Q/ m" E$ O. B. @4 rAnalysis of regression, 回归分析0 P e4 _# R. Q% D% c; b2 _
Analysis of time series, 时间序列分析) I6 a, h$ F" P1 R$ \3 k" d8 X
Analysis of variance, 方差分析" I5 G3 H/ @' Y& _2 R7 D) z
Angular transformation, 角转换
7 k# o8 C' \$ l4 wANOVA （analysis of variance）, 方差分析, ?- b6 P, O4 p) g6 |. d' a9 y$ \
ANOVA Models, 方差分析模型
1 F7 N/ a+ C# m' a+ J6 r& NArcing, 弧/弧旋# I5 u5 u. I. B
Arcsine transformation, 反正弦变换
- |/ O, Z) }! ^. y! U! L. b6 Z/ gArea under the curve, 曲线面积
4 b, ?( A t! B* c: a# p; ZAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
/ E) G6 M/ V; _2 E9 ] P' sARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
; t0 \9 n# i0 H4 h6 e H9 iArithmetic grid paper, 算术格纸
: U; u/ q. |, m( V3 y3 q+ @& uArithmetic mean, 算术平均数2 a6 t' B* V( S5 p$ B
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系' c" N& u8 r' f4 t
Assessing fit, 拟合的评估+ ^6 C( N/ e U" Q
Associative laws, 结合律
, h8 J' f: v( ~- N0 \! u. fAsymmetric distribution, 非对称分布
' ^1 i* D4 l7 I2 d6 z- W" ?& nAsymptotic bias, 渐近偏倚
/ R" c' U: M' z7 u, G6 P# dAsymptotic efficiency, 渐近效率3 O+ Y/ _" d/ }* c5 v1 M, U" |
Asymptotic variance, 渐近方差
0 v7 a$ y6 F# ^! B6 D0 P. pAttributable risk, 归因危险度! ], |2 A3 i1 L, i% W8 J8 v5 f. P
Attribute data, 属性资料 G% D2 v4 _( a7 j* h1 v
Attribution, 属性
" g3 o( w/ u& eAutocorrelation, 自相关; v8 L1 V9 v! C, ~
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关1 t5 ^1 P! N3 b
Average, 平均数, Q6 X9 L. h3 I, k3 ^
Average confidence interval length, 平均置信区间长度
% h8 W. ~# I. ^$ h Y& VAverage growth rate, 平均增长率" D ^+ v/ G( D) g' `4 W* h
Bar chart, 条形图
2 g+ `6 }, c& @* v% QBar graph, 条形图
4 G& a9 s- ]0 }5 e# O0 VBase period, 基期6 f/ C5 ~- N+ H s, Q
Bayes' theorem , Bayes定理
`- K. v8 |3 X0 o$ mBell-shaped curve, 钟形曲线! D5 }0 y9 y- a# ?& k( e
Bernoulli distribution, 伯努力分布& M( t: a2 e8 B4 d7 Y* t' C/ ~
Best-trim estimator, 最好切尾估计量8 j: T; Z# V$ d5 Y7 n1 J
Bias, 偏性
6 `1 S5 l8 M }4 qBinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
/ `7 U( R- F; w( z* ?2 GBinomial distribution, 二项分布
: G' n5 q7 H" O: sBisquare, 双平方 i% x& ]6 _4 q: u' z! X0 b
Bivariate Correlate, 二变量相关
5 e! {8 v s, g6 UBivariate normal distribution, 双变量正态分布6 O) b# O" H8 {4 |# I
Bivariate normal population, 双变量正态总体( z/ s+ T j! @7 U% y
Biweight interval, 双权区间
5 p" |9 t) i; f9 bBiweight M-estimator, 双权M估计量
4 @1 J5 J4 k3 t2 n) |% ]' FBlock, 区组/配伍组
0 V/ Y, M/ V4 V( w$ iBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包) j: c7 k# h6 [8 w* B s2 g
Boxplots, 箱线图/箱尾图 P Z3 B; f# ~' ]
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点! m y; ?7 |. z% d3 U
Canonical correlation, 典型相关) g( J Q G4 S) ?
Caption, 纵标目
4 n" i! o3 j3 x1 O# u: B+ t. ]/ ZCase-control study, 病例对照研究1 m7 }/ W0 m" |6 g
Categorical variable, 分类变量
^* U2 R0 O7 P2 dCatenary, 悬链线
9 q& }( h" O6 h E$ A+ ZCauchy distribution, 柯西分布
4 x$ G# v$ C' n7 N- Q7 {Cause-and-effect relationship, 因果关系
: Z" H0 X$ K. H1 ?6 b% g ECell, 单元6 `0 ]- r* {+ g' _7 r( }
Censoring, 终检# G- j" f5 X0 N- b: I
Center of symmetry, 对称中心, g: f9 a7 ?6 H4 D7 u4 P
Centering and scaling, 中心化和定标
2 {3 a0 R! p; H5 [4 TCentral tendency, 集中趋势! S$ X8 f T2 Z+ r2 h5 ~0 E3 ?7 O
Central value, 中心值7 F" Y& w W8 y- Y A
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
7 }. x" b' ]" O$ T, N" D; wChance, 机遇6 P! I4 X6 ? P9 u* C1 I; k
Chance error, 随机误差
# ^/ w* @0 l- L* EChance variable, 随机变量
( k9 T) M7 o) C9 y6 @Characteristic equation, 特征方程) k. [/ ~% c. _5 y( O2 |
Characteristic root, 特征根/ P. N8 M+ W4 g& h! `, F
Characteristic vector, 特征向量' P& v! w1 |% G
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
) O7 A- @( n& D: T$ O( VChernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
5 P, F: ~( V) o7 c+ LChi-square test, 卡方检验/χ2检验
2 x2 |/ }1 d7 L0 UCholeskey decomposition, 乔洛斯基分解
/ P0 b8 C0 [9 B% aCircle chart, 圆图 ) I' S. r7 h) S" B0 `
Class interval, 组距
2 w A$ p" I! S, E' T' @Class mid-value, 组中值
/ U2 _9 Y8 t- N, M4 PClass upper limit, 组上限
! C7 m! P* D1 D/ c7 cClassified variable, 分类变量9 V- w- C/ t, a: m# a- c( G: X
Cluster analysis, 聚类分析5 W, b+ ~! T6 f- z( N
Cluster sampling, 整群抽样
; C' H C" F" J5 DCode, 代码6 ^+ b3 d, K: o! {
Coded data, 编码数据
9 Q3 r4 H! n# _ eCoding, 编码* L2 B( V3 t4 r$ v
Coefficient of contingency, 列联系数% _4 Q" H: {! x
Coefficient of determination, 决定系数" p* I. u. K2 V, v( b% G1 L- R. O+ Y! A
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数) t) O8 H% J* ?7 B3 b# A" |
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数1 t# c) N: ?' Q1 p5 Y {# U
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数 w# y" Q& i9 i9 Y
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数
2 d, k% b& x; T; |2 tCoefficient of regression, 回归系数# r" B0 }- ]( y* k( ~
Coefficient of skewness, 偏度系数
# X* f! P% i0 ], W; i" YCoefficient of variation, 变异系数0 F' P1 O {; J. j( i* T7 G
Cohort study, 队列研究4 C8 L3 y2 J6 c' S
Column, 列0 B. ?1 z7 G8 I* ~
Column effect, 列效应
$ y" v1 U; h" |8 E; H8 V! VColumn factor, 列因素% J; [, S# Q3 @3 A# c5 O; n+ w
Combination pool, 合并* N; I* I/ C$ j# z7 |/ ?- N/ k4 m
Combinative table, 组合表
& n. r$ |6 c/ l, O3 v& T0 [( ]Common factor, 共性因子& j- s7 z _1 D% m1 D; x) H+ x! }
Common regression coefficient, 公共回归系数
% [. a% v1 W; T8 p9 w+ jCommon value, 共同值
! B7 b8 s6 L: r! H- NCommon variance, 公共方差
$ G2 l$ ^9 o- Z: E9 |* ZCommon variation, 公共变异! R: v0 l, V- M0 l2 M' ?/ f
Communality variance, 共性方差
: R) X% w4 w( i* I4 @% B6 B1 _Comparability, 可比性7 W d- X- n; F2 X' W7 { G. Q, p
Comparison of bathes, 批比较) ]1 O4 M6 |5 ?/ a
Comparison value, 比较值
+ I0 l2 k8 Z" F8 JCompartment model, 分部模型5 L9 E2 I1 k& y c! [
Compassion, 伸缩
/ m) |7 _+ T. w% B# ^Complement of an event, 补事件& k) k( Q9 h# o, Y# y. \
Complete association, 完全正相关8 }( h) E! u( m( m6 l
Complete dissociation, 完全不相关
8 A# u/ V L+ \0 d+ E; GComplete statistics, 完备统计量0 z) u% S; A. p; Y6 x x4 C
Completely randomized design, 完全随机化设计0 l' ^: Q- {% r/ T
Composite event, 联合事件
; v1 T0 ^ `/ A/ Z- Q: ]Composite events, 复合事件
5 |4 a- t, ~% [/ F% K+ r5 DConcavity, 凹性
4 e0 R, Q! c- u" M7 o. cConditional expectation, 条件期望
9 t- `$ c; Y- Z; @) GConditional likelihood, 条件似然
; C2 n& X9 P3 z3 N( u2 h: FConditional probability, 条件概率8 X4 T4 ]5 q) v4 s5 `' ?9 s
Conditionally linear, 依条件线性6 E# g5 G" v# V6 k3 C
Confidence interval, 置信区间2 B# p. s2 ~- _6 i, H y, n/ G
Confidence limit, 置信限0 M6 O+ w+ ^. s4 t
Confidence lower limit, 置信下限
9 n& _3 s" a% k! p$ i; TConfidence upper limit, 置信上限5 Z3 b4 z* V, N
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
& u W8 S; k T& R+ ~, O$ iConfirmatory research, 证实性实验研究
7 ~4 K8 {' n7 N. y# q, ~. ?, x; dConfounding factor, 混杂因素+ Z! p, A& Q+ f1 T
Conjoint, 联合分析- Y& T0 [0 |1 M3 N
Consistency, 相合性! H% ]) D9 o2 R3 v' y7 @
Consistency check, 一致性检验
: x1 H$ r+ |$ p3 \Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
; Z+ l" @) m0 T$ R: r4 F( qConsistent estimate, 相合估计5 B, h+ F6 e9 S1 V$ V0 e
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
; X& s. M8 ^6 g) z V. }; [Constraint, 约束& y0 ]$ L5 j) S! j+ ~* E( i
Contaminated distribution, 污染分布* |" j/ p' H2 g0 z, L
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布
. U4 M; |( x+ u5 wContaminated normal distribution, 污染正态分布
- B2 z4 c9 l5 e9 O% ]! ?( j% _Contamination, 污染5 d' _8 Z- i. r$ M) K; U7 z* A
Contamination model, 污染模型
+ P: y$ h4 r& C/ @7 ?. C; _; z3 OContingency table, 列联表
1 p2 m2 r7 k& n' w# A% CContour, 边界线2 y4 W4 w1 \- N! u7 t4 d
Contribution rate, 贡献率
% R; q5 t( x! M$ N {* dControl, 对照9 }! d9 _5 A9 x6 n6 ^
Controlled experiments, 对照实验1 g: T- f5 ?( ]* R; w0 ~4 A
Conventional depth, 常规深度
: a& M4 X% L! l# aConvolution, 卷积
6 ^' T7 }2 }0 ?: J2 w$ lCorrected factor, 校正因子
4 d; y& `0 T0 t2 A! @* H$ UCorrected mean, 校正均值
4 x/ W! ~; Q& L) U: OCorrection coefficient, 校正系数1 r1 l: q0 X% T/ U% v3 i
Correctness, 正确性& s3 a6 f$ G+ W. Y
Correlation coefficient, 相关系数
' X5 p- e" t' N4 q! R: g3 {Correlation index, 相关指数
9 v) L6 p1 b# M. [Correspondence, 对应3 _. k R8 P7 b* ^2 b3 w0 M+ H
Counting, 计数
2 M2 C0 r: g0 KCounts, 计数/频数
, N3 p. j( Y' Y5 c+ P/ I- ]- DCovariance, 协方差" Y5 L# q0 P: D! w* O4 z: i
Covariant, 共变 4 ]9 z" C% E! c7 f: i
Cox Regression, Cox回归& l: E. W! D1 m
Criteria for fitting, 拟合准则0 `& c( o) d E: d' _
Criteria of least squares, 最小二乘准则" Y" Q, b+ i5 R3 f% m
Critical ratio, 临界比" v; ~( S4 g& u5 \6 a& r: V
Critical region, 拒绝域
2 a7 d! v9 F4 X TCritical value, 临界值0 _8 j. |1 ~0 n( N
Cross-over design, 交叉设计/ Q, D1 N3 |# s# m" Q' H% J; z
Cross-section analysis, 横断面分析( I9 K% L, K3 e3 K
Cross-section survey, 横断面调查. w2 _2 L5 t- N
Crosstabs , 交叉表
4 ]. l4 g3 L# E; pCross-tabulation table, 复合表3 |0 _$ f9 M7 P0 X( F6 B* {
Cube root, 立方根1 r1 |1 G: u9 e5 m0 _7 o
Cumulative distribution function, 分布函数
% P; h2 Q+ l* D& z2 p }5 gCumulative probability, 累计概率2 }4 P* e2 X6 ~" a
Curvature, 曲率/弯曲
) H# h8 ~4 |) @& s1 cCurvature, 曲率% \" R8 ]8 P* W: t3 S5 i6 D
Curve fit , 曲线拟和 # o; K& H" T7 C
Curve fitting, 曲线拟合
0 w( @: X2 p; Y dCurvilinear regression, 曲线回归$ I& g; D. r+ R" L7 q: I; _6 c; r0 m
Curvilinear relation, 曲线关系6 T" r4 p5 ` `0 F9 M
Cut-and-try method, 尝试法
6 c( N8 i7 ^ c' ~! X2 fCycle, 周期! C O' E0 L% S1 p2 f# I, P, j* I
Cyclist, 周期性: B6 s1 Y# M8 v# c% o
D test, D检验
- x/ ~9 R1 Q7 D( M* \7 c2 |$ {Data acquisition, 资料收集
' D; p4 D5 t% F+ dData bank, 数据库
) P1 [; ~: G: v" H% u( ~Data capacity, 数据容量
; k2 T1 p' ^* S# ~* w" RData deficiencies, 数据缺乏
2 P" Z1 d* \, r1 dData handling, 数据处理1 E0 t( V# d8 O, [# Q$ O9 _2 e
Data manipulation, 数据处理+ c6 \/ ]% l! o2 ^: |5 p
Data processing, 数据处理
6 Z5 {/ e+ V6 v6 G# v# DData reduction, 数据缩减
9 v1 z! w$ ^% d$ k9 ^7 y8 | v( PData set, 数据集
5 Y2 B; ~. n4 q: XData sources, 数据来源
- H0 O4 C4 @. h+ b6 f2 }: SData transformation, 数据变换- g3 @$ r e4 }: H! p; N. \- l2 d
Data validity, 数据有效性
$ [ R9 z8 X+ t/ a6 e1 v; F/ VData-in, 数据输入
7 F+ z# f& d$ B& C; e6 h9 |6 rData-out, 数据输出: O1 f; I) E8 V! r0 t! F/ K
Dead time, 停滞期+ X: _5 a9 K ^
Degree of freedom, 自由度
( }4 I; d" B" xDegree of precision, 精密度
2 M' D+ K' o) e8 N/ M' n P$ FDegree of reliability, 可靠性程度2 N) g5 i& D: e
Degression, 递减$ J' E7 c- k8 \
Density function, 密度函数
) X+ S9 K. V$ c" D6 D7 X* h8 \7 h. h" LDensity of data points, 数据点的密度
" o7 S( o8 {7 a" z$ nDependent variable, 应变量/依变量/因变量+ a) h" T0 `$ J, r- T- F. i$ ]
Dependent variable, 因变量
o, Q7 |* \1 l; j- EDepth, 深度
& W% L! [0 A' Y; {/ M) @Derivative matrix, 导数矩阵& r2 ?. b- f/ I3 E
Derivative-free methods, 无导数方法: ?, y% r# _) `# K8 M/ e
Design, 设计5 f5 t% z) |7 X1 ~6 p' u4 A. t7 U
Determinacy, 确定性2 I2 y% ]5 ?* Z, G
Determinant, 行列式
4 p( o! B( Y; Y! Q5 vDeterminant, 决定因素
# o2 X. k' [. [- x& P& DDeviation, 离差
$ M; G8 z+ M: ] u+ g1 zDeviation from average, 离均差
B* y, @- Z/ r5 Y" ^Diagnostic plot, 诊断图0 W$ a0 F: X% Y7 t, `. U8 s
Dichotomous variable, 二分变量1 Y1 T& }4 D0 O, E! _% ]3 W; p) u
Differential equation, 微分方程$ `' ~ d6 G# a+ O' H
Direct standardization, 直接标准化法
4 p+ P7 a. y5 l1 K3 `Discrete variable, 离散型变量
% }3 m& G* Z4 o" z. L: z1 P* \$ jDISCRIMINANT, 判断
# Z+ Q0 T5 Y1 z' }8 i6 ^, q" N+ jDiscriminant analysis, 判别分析
4 Q8 P+ B* m# M6 Z& n, ]6 GDiscriminant coefficient, 判别系数
5 p6 a) ]7 Q6 QDiscriminant function, 判别值8 P& Y. Q& r. c6 `
Dispersion, 散布/分散度! J0 G/ a/ W2 n
Disproportional, 不成比例的
. J, ^ q! X: j, r3 hDisproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
% F W2 \9 S' m- KDistribution free, 分布无关性/免分布1 C. g, r4 P/ z+ j. z
Distribution shape, 分布形状
$ V0 A+ c6 m6 {( M9 EDistribution-free method, 任意分布法
8 C0 h9 w$ X6 W8 F3 dDistributive laws, 分配律( i% o* B4 P/ t
Disturbance, 随机扰动项! o9 ?7 p, R- b9 @6 D3 m- x
Dose response curve, 剂量反应曲线! d$ d4 e% I5 j+ n+ o3 r) m
Double blind method, 双盲法
9 l) v* h% l! \ T) Y, p( RDouble blind trial, 双盲试验
( V/ [3 k3 N% Z% S% ^# hDouble exponential distribution, 双指数分布, ]. q0 P$ a: i7 O3 @# s
Double logarithmic, 双对数
9 p; N3 l/ G2 w* n! N/ a1 z9 e* m( ?( IDownward rank, 降秩 |% H3 Z+ A. Q
Dual-space plot, 对偶空间图
: F' x; Q$ n4 q% h5 V/ k, X# n( WDUD, 无导数方法
: Y0 O+ \$ L; ADuncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
2 t7 P+ t" O; a( JEffect, 实验效应
7 Z8 S3 K: D4 G, a( mEigenvalue, 特征值
7 y$ c% t5 \4 D- ~Eigenvector, 特征向量5 j4 d! F8 c/ J- |$ i
Ellipse, 椭圆# X! ?5 v2 L/ E
Empirical distribution, 经验分布
) W6 Y( I2 A2 JEmpirical probability, 经验概率单位
4 V- g- h1 C# hEnumeration data, 计数资料# a( ~, C- N( u5 p
Equal sun-class number, 相等次级组含量2 o+ \$ L# O* M3 g
Equally likely, 等可能
8 |; u6 r1 P' O9 a+ c4 aEquivariance, 同变性# b0 }* ]2 B( {6 a
Error, 误差/错误
7 C9 G2 I' E5 DError of estimate, 估计误差
- ]* m( |' I6 x1 JError type I, 第一类错误3 O) T: h9 L5 K: H$ w9 S, t
Error type II, 第二类错误3 ], w# x: O/ t1 ]
Estimand, 被估量
4 _" w7 f! R/ M( @9 G' N& ~8 JEstimated error mean squares, 估计误差均方2 w) j6 w" e3 b* { M) j! S
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和0 w0 Y# P4 d0 k$ D& r+ l) H* p
Euclidean distance, 欧式距离
5 [- g, v% r( }! H# vEvent, 事件1 W4 C1 L3 |" e1 l- d. Z3 b
Event, 事件
3 K* I1 x' h0 Q; A8 y- f" p: c4 tExceptional data point, 异常数据点- r% K8 o, Q* a2 }5 J, N4 k0 w$ K
Expectation plane, 期望平面 C) d. O9 ] }3 p
Expectation surface, 期望曲面 g t7 ^7 g% L: o$ x7 O1 W% S
Expected values, 期望值" q6 k W. H9 v! E
Experiment, 实验
! B) O+ ~% ~$ c3 [$ x( a) hExperimental sampling, 试验抽样( {: l/ q% S/ P9 ^, `9 y
Experimental unit, 试验单位
1 o7 l8 v0 ?0 f+ }- p( V3 lExplanatory variable, 说明变量' H! m4 q: m8 R& d9 g. F3 S: {
Exploratory data analysis, 探索性数据分析
, V$ C M, V% H* d3 AExplore Summarize, 探索-摘要
6 S! u0 |6 B, gExponential curve, 指数曲线4 L5 Z: q5 m& E v# w3 h# k
Exponential growth, 指数式增长
1 o' S4 T& Z; ~# o/ r" CEXSMOOTH, 指数平滑方法 4 I* [7 b; ~2 J0 t
Extended fit, 扩充拟合6 W- {9 x* L8 V/ q9 X/ H. V
Extra parameter, 附加参数) @# D& [/ t; D9 g" J$ C" W
Extrapolation, 外推法
2 B. P4 P' G; U$ EExtreme observation, 末端观测值' W0 n: d# H/ r1 T; s
Extremes, 极端值/极值# Y) B" w0 l, Y" q( G/ c8 H
F distribution, F分布
+ n2 l7 ^8 P2 I1 B' GF test, F检验+ d }) r0 a# I) C4 r' ?9 r7 R
Factor, 因素/因子
# ~9 [2 P( v/ F* @0 nFactor analysis, 因子分析
E" y$ Z5 D# b6 }Factor Analysis, 因子分析
, {& O! q1 t. J HFactor score, 因子得分 5 u( A8 ?: i6 ]+ W6 ~
Factorial, 阶乘
4 H$ N% M" o, B) G. l' t$ mFactorial design, 析因试验设计( P" c" W L: ?$ p: ]5 S2 }/ g- Q
False negative, 假阴性; v! ~+ z7 {. P1 U2 Y6 F
False negative error, 假阴性错误% C( Z8 q ^2 J4 e9 A* X
Family of distributions, 分布族9 P5 Z/ a& q$ E* ~) u9 }; q
Family of estimators, 估计量族* U2 ~- S. A, a7 v0 C
Fanning, 扇面" A/ E; J2 [. s9 s
Fatality rate, 病死率
# F4 g4 X0 U6 G# R2 {/ eField investigation, 现场调查/ E, d; j, J6 q* H
Field survey, 现场调查
. q5 l/ o& g G8 \% ^8 U% yFinite population, 有限总体! @% y Y2 G/ q$ I; }. N0 L
Finite-sample, 有限样本; C1 |) S$ ^# _2 d' A
First derivative, 一阶导数
G6 m+ ?5 f+ [! \( ^/ ~First principal component, 第一主成分
* `2 D& q- I% T# o3 z/ X5 RFirst quartile, 第一四分位数
0 [7 Y1 O* Y; ?% I1 aFisher information, 费雪信息量
, Z0 Z' _9 t0 h9 g6 L; lFitted value, 拟合值
, y% n# o* j9 n7 R* y5 D: LFitting a curve, 曲线拟合! ^3 o# q' z6 P; X2 _) @
Fixed base, 定基5 @" l7 l# s% x4 U! k
Fluctuation, 随机起伏
1 j& n7 O! L2 s! k! ^6 N* ?Forecast, 预测) V! V- @% f, s8 g1 P. v
Four fold table, 四格表% E$ F4 s3 i/ J* [: J( |
Fourth, 四分点 b+ e( f; R# I0 D7 v" Q9 n% [
Fraction blow, 左侧比率
, N' |1 ?0 C1 U) |: U SFractional error, 相对误差& ^; w9 b* p+ p: J: J
Frequency, 频率1 A9 ^( H/ X& [6 h
Frequency polygon, 频数多边图5 h! y4 D' ?5 ]: {9 O8 h
Frontier point, 界限点
8 \% |: |# h! x+ l: {7 b+ CFunction relationship, 泛函关系( S' ?+ }2 ]: _) n0 V
Gamma distribution, 伽玛分布8 r1 {" A8 T, y. K# E. C
Gauss increment, 高斯增量0 y# v2 E! z L0 L8 s
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布/ P) Y* b- ?, d
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量! |8 m1 }# p" a7 P A! D8 v
General census, 全面普查' [: V; B+ Q9 J$ a9 g
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
% b" Y% \% W3 z' T% q, h" yGeometric mean, 几何平均数; F c! Z" s4 D* C* p
Gini's mean difference, 基尼均差 Z! s1 u `; q2 Y1 W
GLM (General liner models), 一般线性模型 . E, E4 h M0 L; {+ ?
Goodness of fit, 拟和优度/配合度5 x5 Q1 |! s4 \1 B4 c
Gradient of determinant, 行列式的梯度6 J" S4 m) x6 ~% \
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方
% i" I# h! J7 |Grand mean, 总均值
. u$ Z9 x0 @5 V* C a( MGross errors, 重大错误* r; } k# m; V6 H0 ^
Gross-error sensitivity, 大错敏感度4 J8 Y+ }7 c* v }2 X0 o
Group averages, 分组平均
( O q0 d# h; G1 Z1 ]' G5 HGrouped data, 分组资料
$ ?7 |0 U+ L- M0 W( c3 G' nGuessed mean, 假定平均数
7 B% n5 D3 d1 y- M! F# g% dHalf-life, 半衰期" v- o0 y- G5 b7 s. R
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量) i3 `! G7 ]( `; ~: f. h8 T3 n1 p
Happenstance, 偶然事件
( m* G9 i$ R8 e! @Harmonic mean, 调和均数; ~ G3 v y. l, s0 O9 d
Hazard function, 风险均数, p8 Z( I$ l" T/ }4 W6 W
Hazard rate, 风险率7 ^9 u* y6 Y6 N$ l X$ \4 v
Heading, 标目
3 M/ `/ B& j. \7 s* s% bHeavy-tailed distribution, 重尾分布/ k/ p# O, {4 Q
Hessian array, 海森立体阵
7 l7 z f! l- H/ ]Heterogeneity, 不同质$ H4 e: {9 q! [
Heterogeneity of variance, 方差不齐 2 L# ]8 D1 A2 y1 M
Hierarchical classification, 组内分组
6 z C0 _, b' g! `* h0 ~& HHierarchical clustering method, 系统聚类法
9 L# F* p- i* Y+ c, I7 P& CHigh-leverage point, 高杠杆率点
8 E/ {* z' ?5 `' S* a6 V& @HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型; U9 d/ K, c2 Q K5 |
Hinge, 折叶点
- v# ?5 x6 {$ C, _7 h/ {Histogram, 直方图+ c% y7 L4 J! P7 I1 {
Historical cohort study, 历史性队列研究
, [2 k. f2 P; {3 m0 {Holes, 空洞( J2 c! ~' n& M1 {: Q9 T
HOMALS, 多重响应分析
! i$ X7 a% `- P- n& x( MHomogeneity of variance, 方差齐性
$ Z# z* K8 p) [3 \& xHomogeneity test, 齐性检验1 ~9 v1 ?/ e3 W: B
Huber M-estimators, 休伯M估计量
1 r$ y/ i5 y5 ]- b' O$ s1 @9 r- g; WHyperbola, 双曲线 F' n+ D- @& P, r
Hypothesis testing, 假设检验
6 }6 D4 ^* Z, O8 P* D$ lHypothetical universe, 假设总体
" ~) V5 A( Q! L3 lImpossible event, 不可能事件
' D- ~3 j0 D) G6 \Independence, 独立性
, L, z# Y7 g, }! ZIndependent variable, 自变量
" z! Z4 d, D9 y8 D* s2 r9 K5 uIndex, 指标/指数( Q) _; O! _3 H5 p; _
Indirect standardization, 间接标准化法! [ ?4 A7 G5 O) O8 x1 s
Individual, 个体
/ Q ~* Y, ?7 O0 B4 SInference band, 推断带: D& x# j# t- V0 s1 o& e e
Infinite population, 无限总体
: b( T, F. N! s+ Y3 ?+ ?; o1 MInfinitely great, 无穷大9 v. @- Q0 p1 e' Q) ?( H( {
Infinitely small, 无穷小
" h j( c4 _4 @- u* B K$ uInfluence curve, 影响曲线
' ~0 f' Z- l& C AInformation capacity, 信息容量
( C2 y! f# f7 C1 EInitial condition, 初始条件
% Q% s& C; G9 Q; N8 b T+ VInitial estimate, 初始估计值& X9 @+ W- Y) @* ]8 o% B# x
Initial level, 最初水平+ ]; h0 ?% Z8 ]) a( n( M: {9 N( \ k
Interaction, 交互作用5 k( x! H" n! U4 `9 w8 k
Interaction terms, 交互作用项
: t& |. ]1 Q& p$ i4 IIntercept, 截距
1 s0 z' W$ j; _9 NInterpolation, 内插法
s0 e3 u x1 U8 FInterquartile range, 四分位距/ ^$ Q" V" W [# h; D2 s
Interval estimation, 区间估计
( M. @& X# L9 d1 {2 rIntervals of equal probability, 等概率区间. g" f% M) c3 _2 F. ]0 f8 }
Intrinsic curvature, 固有曲率* _: T8 x& a1 I0 Y$ w
Invariance, 不变性. P* |* H0 r- ^
Inverse matrix, 逆矩阵
( f6 [5 ]* D4 Y3 K1 I! ?Inverse probability, 逆概率
" W# K" h/ H* O0 |( f+ {2 b; [Inverse sine transformation, 反正弦变换* R) o' P- t/ y6 j
Iteration, 迭代 0 D: ^1 K# x1 `" S: c
Jacobian determinant, 雅可比行列式: n" P% i( A$ D+ O* Y- Z/ E
Joint distribution function, 分布函数6 S" r# }* }# c# V$ v s* H% G
Joint probability, 联合概率0 y2 \# p# ]" s3 n" s
Joint probability distribution, 联合概率分布
" H5 D; B6 j; r1 H5 ?" hK means method, 逐步聚类法
' B6 ^4 `' [% @4 y C# aKaplan-Meier, 评估事件的时间长度
6 ^$ Q# ?3 P& d0 kKaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图+ M' v6 s7 ^" v
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关
$ [7 n1 J* @9 E( a2 f- kKinetic, 动力学6 H2 h5 c+ J: g- x7 J$ Q
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
! V/ m6 X# i' vKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
2 L1 j) Y/ H" h, [* i6 W$ VKurtosis, 峰度
' z2 z2 {4 H0 [7 ?6 B1 r z" T9 aLack of fit, 失拟
% Y; w; x; o) m3 v# CLadder of powers, 幂阶梯
; m1 m* I8 e. FLag, 滞后! _* [" x! K4 ?
Large sample, 大样本
" B+ Y5 K. m: sLarge sample test, 大样本检验
' ]; t6 }( n1 W/ sLatin square, 拉丁方
0 N* h) J7 {% Q6 p9 dLatin square design, 拉丁方设计
6 u! @$ W$ |# T: }+ WLeakage, 泄漏
# K3 d9 G5 \+ B+ V8 d, c5 d. d$ WLeast favorable configuration, 最不利构形
+ M" o3 y$ i. zLeast favorable distribution, 最不利分布
' U; f( [% n% qLeast significant difference, 最小显著差法
; p, n" o+ w* X0 f! L6 pLeast square method, 最小二乘法3 R$ l5 |: S+ V& U5 b
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
! ?0 |' U2 [) hLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
# R: {% {1 |1 W. zLeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
, D7 V( S# G! j" Q4 N5 ILegend, 图例
7 n' F7 v, Z! i2 q0 s2 @L-estimator, L估计量
6 Y+ \! F Q) \5 t6 Z/ PL-estimator of location, 位置L估计量
$ H+ H4 o) e3 S8 m" S2 [L-estimator of scale, 尺度L估计量
0 ~" L o4 {& w, Z) QLevel, 水平3 o& P, r, ^$ g
Life expectance, 预期期望寿命
( ]7 o0 W% Y* m0 @) fLife table, 寿命表" E8 _% f! H0 A# ?7 g
Life table method, 生命表法 R9 q( W$ x% |1 ^. I
Light-tailed distribution, 轻尾分布9 D( U! `2 A/ R8 d
Likelihood function, 似然函数
$ ?2 n3 Z: Z9 n) DLikelihood ratio, 似然比
/ \! O3 x0 H) U# G+ a; f8 rline graph, 线图
, Q+ F D4 y$ G* zLinear correlation, 直线相关* x; ]7 W: \6 j$ x) y
Linear equation, 线性方程7 s+ Q3 F% A& d
Linear programming, 线性规划
* o* h/ r* P2 _; V+ A+ S YLinear regression, 直线回归' Q% ~" [2 X: o& k/ o
Linear Regression, 线性回归: Q4 ^3 o$ {, @; v
Linear trend, 线性趋势0 v# P8 Q: [9 F# o' C
Loading, 载荷
! S, v+ ~( |8 I% D v0 F" ZLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性4 n2 t; |, P% Y, r5 z& n
Location equivariance, 位置同变性9 ~: u" G- d2 l, r7 ]3 F3 V) q6 D+ h
Location invariance, 位置不变性
4 G5 t/ _2 {$ iLocation scale family, 位置尺度族
; _, r: r" a, ^# N$ zLog rank test, 时序检验
8 g& U% y% N: eLogarithmic curve, 对数曲线$ Q, d) T+ p/ t7 w* a- F
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布
. F' @+ }, i# v: o+ fLogarithmic scale, 对数尺度
% ~! A' j* G% c- z+ DLogarithmic transformation, 对数变换- G. Z6 R& Q& q# K0 M. ~' I% L& m
Logic check, 逻辑检查
: G9 Y$ |0 Y7 B4 i& _8 a$ J2 }& \Logistic distribution, 逻辑斯特分布% C, X: b" A5 v% C
Logit transformation, Logit转换
; N: a9 v$ M, ]4 zLOGLINEAR, 多维列联表通用模型
8 d7 y, i+ y, OLognormal distribution, 对数正态分布
0 n- ]" v+ p% S. N. V' k8 YLost function, 损失函数5 b4 _# f; B4 C) t! a1 T
Low correlation, 低度相关
7 s* J$ i9 }7 m% o2 n+ N0 jLower limit, 下限$ I+ j7 O3 s) B; }, E6 `7 f
Lowest-attained variance, 最小可达方差! }8 Q6 {" P. y# ^* J+ y
LSD, 最小显著差法的简称2 I0 a2 e' e3 }+ a v8 ~" ~8 M
Lurking variable, 潜在变量. p" h5 a& `9 b3 k g$ T
Main effect, 主效应
8 D) k6 G0 X$ E- f. H+ DMajor heading, 主辞标目
( ?/ ?3 h0 A. N9 BMarginal density function, 边缘密度函数
, E w" R: v P7 L. |" MMarginal probability, 边缘概率7 {+ q$ u! a6 N5 _2 e
Marginal probability distribution, 边缘概率分布
+ S9 W# m1 v2 Z( l J) h& RMatched data, 配对资料
. f% e- j- r& `8 s1 gMatched distribution, 匹配过分布* Z* g4 B8 q3 t" M+ R ^) |4 ^
Matching of distribution, 分布的匹配) v7 C' R# P; S
Matching of transformation, 变换的匹配% H0 b% T+ n( k& i0 [* J
Mathematical expectation, 数学期望' d- t5 q( P+ i; s. @
Mathematical model, 数学模型
' k* A" n% k; ^. h$ s/ h6 pMaximum L-estimator, 极大极小L 估计量
& l+ B) ]2 z# Q2 j; c, D2 I8 kMaximum likelihood method, 最大似然法
- l, Z8 A6 @) \$ JMean, 均数8 u) P% [* A$ U; O1 x1 h( Y
Mean squares between groups, 组间均方$ z) E" Y) H8 d. s
Mean squares within group, 组内均方
/ b& M. h0 a9 i8 ^. {Means (Compare means), 均值-均值比较" x" B4 o. e; m6 ^
Median, 中位数+ ]8 f7 u; L1 W* i
Median effective dose, 半数效量
( V2 [. z+ [; u4 _1 nMedian lethal dose, 半数致死量, S6 G, D/ J( T- }! a1 A A7 [# n
Median polish, 中位数平滑
* x% u4 E1 I' B/ zMedian test, 中位数检验
5 W! ]" j: B! ?2 JMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量
2 w$ ?; Z( V& i% ` I/ L- \( cMinimum distance estimation, 最小距离估计9 i n9 I* z" ]0 B9 V s% C7 {
Minimum effective dose, 最小有效量5 m# t( V. [5 J5 h8 B7 z( W
Minimum lethal dose, 最小致死量
1 L$ }. P& M( |; {+ t. lMinimum variance estimator, 最小方差估计量
! `8 F# v- D% q, ?$ X5 NMINITAB, 统计软件包. l- O+ {5 ^! e
Minor heading, 宾词标目9 c2 C7 _8 D' h+ ^- X! @
Missing data, 缺失值
{5 `& T9 S- Y6 F1 p% vModel specification, 模型的确定
' L( u; n$ S& g# Q0 @2 r0 \! @Modeling Statistics , 模型统计- ?/ M6 M$ U9 a3 f* C
Models for outliers, 离群值模型# h7 O" I$ {6 o, q2 J0 u
Modifying the model, 模型的修正 U0 q8 Q* I# x' b# p
Modulus of continuity, 连续性模
! Z' O2 g- ]8 x/ U& i- bMorbidity, 发病率 9 {4 @- R* D8 G- p: X
Most favorable configuration, 最有利构形! R. j8 k: B3 S
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度, u6 z, L& e# M" ?
Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
2 x- q U* o+ _Multiple comparison, 多重比较
4 c' i) {9 i+ v9 \4 |" V' B8 KMultiple correlation , 复相关
# _$ B& ]1 S: |1 d. IMultiple covariance, 多元协方差; O2 p6 Y/ L2 B) C6 D
Multiple linear regression, 多元线性回归- r' p y2 F/ s# n$ {
Multiple response , 多重选项
, } V0 B% |7 M7 t; }Multiple solutions, 多解
# h! W5 @5 }. r: L2 @Multiplication theorem, 乘法定理+ r0 x- |4 M8 Y: ~. e4 C
Multiresponse, 多元响应9 p% n! o6 R( G
Multi-stage sampling, 多阶段抽样
: K8 ?0 C0 h4 U; W& d# NMultivariate T distribution, 多元T分布
. B! A6 C/ s" X3 N, O) J/ GMutual exclusive, 互不相容6 W7 j* t/ {0 X
Mutual independence, 互相独立
' u7 \ D+ `( a T- MNatural boundary, 自然边界* j7 B1 M: d* V7 r# X" z. H9 C
Natural dead, 自然死亡
3 i4 t- j1 S v/ e. fNatural zero, 自然零; p6 a/ d9 T$ _2 G' O
Negative correlation, 负相关
/ b4 [* P) @* [9 X X5 L8 u# XNegative linear correlation, 负线性相关9 [" Z* H! k( N) `- w
Negatively skewed, 负偏
# |- Y, e5 Y& C) X. D `Newman-Keuls method, q检验
. a9 T! v0 Y" ~NK method, q检验
) c# Q% \" J2 @2 N! X) m/ `0 y4 QNo statistical significance, 无统计意义
* g1 l! y. ?# BNominal variable, 名义变量) @; y& \7 l; p5 A
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性' ?$ C! [5 ~9 i& ~5 {9 J
Nonlinear regression, 非线性相关& `3 {) |+ ^) b1 c1 E0 P) Z
Nonparametric statistics, 非参数统计
3 o* K7 V8 Q5 rNonparametric test, 非参数检验
" _3 F( H: c# o% I, i( q7 r0 zNonparametric tests, 非参数检验
) {+ w C" t( T7 \1 ^Normal deviate, 正态离差
3 a0 W3 H- J# ?Normal distribution, 正态分布0 S& B. a, E1 o2 M
Normal equation, 正规方程组
" z* A# T: Y4 @! MNormal ranges, 正常范围
% k. I0 D9 r: s' u1 T: dNormal value, 正常值( r0 F) c1 [ z4 \% I0 v$ x* `5 R
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
# }% a% v7 A2 S1 b4 ]% iNull hypothesis, 无效假设
! k% V/ C0 h5 l6 tNumerical variable, 数值变量
. f9 z$ S8 J) c3 Q7 tObjective function, 目标函数; A0 a9 s# s2 h+ r* V( L5 B
Observation unit, 观察单位
' b, ]' T. m7 } [Observed value, 观察值, V" g8 `) D g( q
One sided test, 单侧检验 k- R2 W. Z$ r4 ]1 \
One-way analysis of variance, 单因素方差分析
% o# ~) g7 n" x9 x9 D! hOneway ANOVA , 单因素方差分析
/ i) D5 x( J/ {" uOpen sequential trial, 开放型序贯设计5 ?: \6 A! g: S
Optrim, 优切尾. U! [/ E6 K0 N& E
Optrim efficiency, 优切尾效率7 \0 ^, o) B" s2 p5 [
Order statistics, 顺序统计量# @9 j9 i" w' V' I& l5 I
Ordered categories, 有序分类
% V' ~) B9 g WOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归% T4 W; Q. \8 ?+ A3 L& J
Ordinal variable, 有序变量
m8 Z9 W) Q% T* w( B: OOrthogonal basis, 正交基
2 h' S* u' w, V/ fOrthogonal design, 正交试验设计
& {. X: }3 Z4 b& |& t$ R" NOrthogonality conditions, 正交条件# I$ D( n6 f) S$ \ @
ORTHOPLAN, 正交设计
9 g% g9 V5 b+ R A, j' ?" MOutlier cutoffs, 离群值截断点3 B- l( ], X8 n; z
Outliers, 极端值 N4 M" v3 y( R9 R8 S. A% N" m, ]4 @; a
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关 ' a% U( ^ k9 D. `7 ?
Overshoot, 迭代过度% G2 I# p9 T0 A: W8 W+ D7 p$ _
Paired design, 配对设计
, r9 Z' e6 X n7 K+ b4 wPaired sample, 配对样本4 ]' e* G8 E0 i- p7 q( G
Pairwise slopes, 成对斜率1 m/ t9 ]* V t" J
Parabola, 抛物线9 S" v0 G6 z( _$ T+ x
Parallel tests, 平行试验- `* h) P# d6 n% P4 K( B# m/ h7 g4 y
Parameter, 参数5 G5 M7 r7 D% }6 b( |1 R
Parametric statistics, 参数统计+ g& ?9 B0 S4 `0 `0 S
Parametric test, 参数检验* M0 d1 u4 k$ B$ e% s
Partial correlation, 偏相关
" q4 o! S4 R9 J( |' U0 k- hPartial regression, 偏回归; z0 `* t& {3 W$ H2 b
Partial sorting, 偏排序
9 s0 _1 {0 k4 N* A, J5 CPartials residuals, 偏残差
8 {/ E# f( w% h& G' T' APattern, 模式
5 O5 @) z# A2 H2 J6 a' T8 x7 dPearson curves, 皮尔逊曲线
" c% M" [# _ H# B* y: g1 Y4 W! sPeeling, 退层/ b0 ^5 @* o, w3 b2 O
Percent bar graph, 百分条形图
7 |: C0 {3 S/ P nPercentage, 百分比0 z1 z ?' W* v' x/ h0 W$ Y8 P/ E
Percentile, 百分位数+ Q0 q ]% b9 M6 M
Percentile curves, 百分位曲线; s% W4 t u8 ?( n9 U
Periodicity, 周期性4 D) c1 o2 s+ E$ {0 `4 j8 e
Permutation, 排列
& G7 i8 @0 F- {& _- ~" L/ ?; OP-estimator, P估计量
4 v/ H8 l' [3 q# d- N0 o e0 HPie graph, 饼图
1 T: K) r( V) w9 V/ P4 kPitman estimator, 皮特曼估计量
4 B* x" p' v+ fPivot, 枢轴量5 \" B( O* b7 a$ `- p! F
Planar, 平坦
' O1 Z1 G: Q: k/ [. \$ yPlanar assumption, 平面的假设- S3 G) L* Q. M' | Q0 A8 L
PLANCARDS, 生成试验的计划卡
( Z4 u6 R9 g7 h! k! ]$ O$ W% b2 `Point estimation, 点估计+ r! U+ L: D0 B
Poisson distribution, 泊松分布8 @+ o5 B! G( a2 \: C- e! ~+ E6 V
Polishing, 平滑
) F4 E7 }3 m9 W0 ~$ W* sPolled standard deviation, 合并标准差& _' p9 s: f9 r: n8 i2 o$ L
Polled variance, 合并方差
* b/ G# v1 k5 s1 o6 ^: t; W- UPolygon, 多边图! h" e6 G7 j% K b
Polynomial, 多项式
0 |, r: y6 W+ Y; xPolynomial curve, 多项式曲线4 A2 ]" R% ~' R. D
Population, 总体
: h+ @; Z1 f" B+ l5 LPopulation attributable risk, 人群归因危险度
0 a2 L1 n6 Y' y9 Z% @Positive correlation, 正相关; x% t! F' ]$ d+ p5 ^" j/ |
Positively skewed, 正偏
' `! W9 ]4 E3 x* T% B1 A3 p, D6 APosterior distribution, 后验分布( _' h$ T8 z! Z5 R! d. ]9 ?2 C0 q G
Power of a test, 检验效能
6 B3 X9 C% x. uPrecision, 精密度
% f# B% {3 k- kPredicted value, 预测值
4 y) Y6 K7 m) k. D: Y7 MPreliminary analysis, 预备性分析
$ I$ S7 Z; k- C$ u3 N0 E& gPrincipal component analysis, 主成分分析1 f- I* c% j; m" p. l. k1 A
Prior distribution, 先验分布
$ ]- N5 k5 @7 K# ?Prior probability, 先验概率
/ y' {3 Z5 p/ G3 }/ cProbabilistic model, 概率模型! m- S# J1 W0 n
probability, 概率
* J8 b# N/ j/ n1 b7 j" R: vProbability density, 概率密度
8 e0 j# O" _ M! sProduct moment, 乘积矩/协方差" X- T5 a. H9 ^1 |
Profile trace, 截面迹图# r% J" m' j# w3 M8 _
Proportion, 比/构成比8 J, F- U1 r' |) H" t, d: [1 {
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
: ^+ m- V I4 k: d W+ @" U1 s) JProportionate, 成比例+ d4 Z( z% T* i4 E2 { D
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
6 x! `3 z2 m6 j- ~) `, q3 FProspective study, 前瞻性调查
) y! f$ ?+ R8 Z* J. WProximities, 亲近性 " o) m8 I( Z5 |: b
Pseudo F test, 近似F检验
' q/ U" G3 V2 U6 j& j8 c. cPseudo model, 近似模型
! V8 I6 z: x3 S3 i. x7 xPseudosigma, 伪标准差
3 o9 w" m; Q4 y8 I/ pPurposive sampling, 有目的抽样
- H* d' y" Y$ G4 `* U0 eQR decomposition, QR分解
}. S8 U* A' [" y2 S2 ~! x1 a; YQuadratic approximation, 二次近似' f( `; O4 f4 |5 r& a; a! \
Qualitative classification, 属性分类
P2 E" z- p% p2 P d7 UQualitative method, 定性方法
6 l0 P& O ^" b. xQuantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
% {5 N U6 Y R0 |$ ]# ]Quantitative analysis, 定量分析* u; p s8 {! l" M# |) R. f
Quartile, 四分位数
$ G* ^0 S4 B( N9 n# c/ a( vQuick Cluster, 快速聚类
( k) f _" W* N2 q aRadix sort, 基数排序
0 }% j% h( \9 p1 _Random allocation, 随机化分组7 q/ m/ F; P' t! Z
Random blocks design, 随机区组设计
2 p) v) C& J0 k* ]$ v9 yRandom event, 随机事件
7 G' O s% n" p8 G- K7 D5 P. yRandomization, 随机化
* C- i1 }3 A, N R+ YRange, 极差/全距
$ U1 w/ j' y0 \3 s; ERank correlation, 等级相关; p2 l/ d2 c; z: W6 Y1 y9 Q$ J/ O
Rank sum test, 秩和检验/ i* Q$ ?- u, _( E/ a
Rank test, 秩检验; d9 X. W- ]+ M; o* m# ]+ T
Ranked data, 等级资料( _0 b! ]- X# p! i
Rate, 比率1 Q0 j5 p; S3 `' U
Ratio, 比例
( ]; f/ Y* y7 v7 {1 `; [" w0 w s; |Raw data, 原始资料& V! v! o4 C* n& h
Raw residual, 原始残差
: {! e* ]: k# _: @/ D! P! GRayleigh's test, 雷氏检验
8 ?' l1 d) Q3 O0 Z) {6 n) ARayleigh's Z, 雷氏Z值
. t/ A% ]+ I0 e: c8 e/ aReciprocal, 倒数+ e, s: H8 ~4 j0 s! }% N
Reciprocal transformation, 倒数变换
, F9 D l* u* j; FRecording, 记录5 T7 A2 [. H; K2 {
Redescending estimators, 回降估计量
. @1 q& [: v5 v, q1 t) KReducing dimensions, 降维8 y$ A O! L4 d, ?7 g) Y
Re-expression, 重新表达$ p: A3 w. i _0 p! u
Reference set, 标准组
$ ` Z8 Z' q# a. H: V; w6 LRegion of acceptance, 接受域
, g( x% O. P6 E2 VRegression coefficient, 回归系数
# C$ h3 q9 H+ N* Q0 ?* xRegression sum of square, 回归平方和
: j/ {8 J$ `/ a$ jRejection point, 拒绝点
5 \$ {0 S2 M( R7 f2 hRelative dispersion, 相对离散度
+ B2 p( E# i; y3 dRelative number, 相对数
2 ^' K* u- ^ u* {9 eReliability, 可靠性( @ K' a7 M% R( u
Reparametrization, 重新设置参数
9 N o6 c0 I' @# oReplication, 重复
8 l2 z' l3 p! n, h) s5 {/ @4 pReport Summaries, 报告摘要( c9 {' |+ z. _* `
Residual sum of square, 剩余平方和
$ K2 ~6 A3 w. S1 b {- N1 c0 ?: KResistance, 耐抗性
^5 Y3 F: G) o2 c: @- @Resistant line, 耐抗线# Z$ @- d7 |$ D, t# o9 L- K/ H: O
Resistant technique, 耐抗技术6 _8 B: ?- N6 A7 x: ]9 F
R-estimator of location, 位置R估计量% e( a5 c* p* s
R-estimator of scale, 尺度R估计量
2 l6 c4 e d" ]4 A. ~6 SRetrospective study, 回顾性调查
2 L& ^6 v* e2 PRidge trace, 岭迹
1 a, D" P, a5 A! o! @8 N- _Ridit analysis, Ridit分析7 @! e' q# G* m b+ d% K
Rotation, 旋转9 _. a/ x3 |3 C# a; R% H: j
Rounding, 舍入9 p+ S7 F: I7 ~) k
Row, 行
' g; I5 Q9 L3 g2 ^, Y4 I2 {7 j: XRow effects, 行效应
- B& v$ Z" g- z9 [/ [5 dRow factor, 行因素
9 m' |3 S0 n' z; [( }4 ]RXC table, RXC表
" B2 G$ u. l4 t: z+ l tSample, 样本
9 H& |: B2 ]1 B6 y8 [: kSample regression coefficient, 样本回归系数1 R' ~9 X5 S2 Q9 P: s
Sample size, 样本量
7 |' m1 ?* x2 l5 O+ H9 _Sample standard deviation, 样本标准差& C& M! y! I& y% q
Sampling error, 抽样误差4 H/ Q D+ C A- ?7 N
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包& X$ ]! H5 b2 j- e
Scale, 尺度/量表. T& t0 X) V0 y+ [
Scatter diagram, 散点图: W0 T/ b4 q% Z/ r7 i
Schematic plot, 示意图/简图9 [$ e! z0 E k; s
Score test, 计分检验& I; E0 l( G& J/ _5 [( y/ {2 N& n
Screening, 筛检1 D! {+ x3 [! D$ [7 f0 F) g
SEASON, 季节分析
" C: W6 k* L! |; A B) W. K1 X: L& i5 dSecond derivative, 二阶导数
/ y# s) O" K8 A$ S. sSecond principal component, 第二主成分
8 ~, \+ k) v) ESEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 7 A5 ~3 g' _2 ? s: u( ?2 J
Semi-logarithmic graph, 半对数图8 Z2 @, S- L) K1 ?
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸" o k+ ~* ~: ]# M1 O
Sensitivity curve, 敏感度曲线
. }% @! D+ o6 eSequential analysis, 贯序分析
- Z1 D$ ?- J8 HSequential data set, 顺序数据集
% O( K0 i- j' K% \6 Z/ f: M2 gSequential design, 贯序设计
# X; |+ p$ I' gSequential method, 贯序法8 c8 U& z& L8 M2 ]5 I9 {
Sequential test, 贯序检验法
* D6 N( v; y/ `( B* V& m9 k( ^Serial tests, 系列试验
1 w3 ], w2 i3 z. Q8 A/ i+ i& QShort-cut method, 简捷法 2 J: w4 _) ~+ m
Sigmoid curve, S形曲线
! p) ^+ O' W* ISign function, 正负号函数
2 b" f! L; L% C5 d! y! [& kSign test, 符号检验
) K6 [: S6 F' j1 I7 VSigned rank, 符号秩
4 j- c( @- S" r# X" ESignificance test, 显著性检验4 A( V7 S3 W, T% H: D& w4 I7 y
Significant figure, 有效数字
% S5 `7 p+ X l' T* WSimple cluster sampling, 简单整群抽样! `5 r8 v: G0 A/ C3 j
Simple correlation, 简单相关
0 M+ m& b' o t# ?1 t8 PSimple random sampling, 简单随机抽样
; y* Q% ]2 A/ gSimple regression, 简单回归
1 l/ i+ X' \9 m- D& o4 c7 dsimple table, 简单表6 S7 j* k$ h( h9 a' H
Sine estimator, 正弦估计量
0 b5 W _, I7 r, W' ySingle-valued estimate, 单值估计
3 s* G* P& v- f2 q; ^5 XSingular matrix, 奇异矩阵$ j5 A+ Q5 t+ {
Skewed distribution, 偏斜分布+ N& H4 x& e- U+ I
Skewness, 偏度
& S, S0 _8 E0 F5 A1 H4 @& ISlash distribution, 斜线分布3 P* H+ T' ]. ]1 c* z
Slope, 斜率
9 f; q; V# X$ ~# jSmirnov test, 斯米尔诺夫检验
/ T+ K0 B7 }- m8 C7 U- ]Source of variation, 变异来源, G# @) U; n- p
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关# H5 w5 O, o; Z
Specific factor, 特殊因子( {) m! z, ~& c) o6 [/ N# H% E
Specific factor variance, 特殊因子方差( [. k. ?; V! j/ ?) S
Spectra , 频谱
. ^$ o. i! K9 R2 J- e" n: I: dSpherical distribution, 球型正态分布: [' X+ f$ {7 x3 O
Spread, 展布. v" d G8 t& X
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
& @! i! A7 b7 \. c9 ?4 x3 C" [# DSpurious correlation, 假性相关
% q: u, R# h3 v9 s2 VSquare root transformation, 平方根变换
, R2 s7 e3 R/ cStabilizing variance, 稳定方差& I' P) f) F8 n7 q+ @! D. W5 t
Standard deviation, 标准差/ C6 `8 k- T" M: J
Standard error, 标准误; {4 W9 D* p& e9 Z9 u, W" L0 _
Standard error of difference, 差别的标准误$ Z3 x% M+ \( {! h" [; {) C; T t
Standard error of estimate, 标准估计误差
2 V- Y- m9 B! h; T& |+ ?0 JStandard error of rate, 率的标准误
% X* [( Y4 G7 U3 v8 gStandard normal distribution, 标准正态分布
6 Y$ A( [) c% O0 Y- E5 JStandardization, 标准化
- {3 Y. V# c6 G. lStarting value, 起始值
) d' p5 Y' F9 ^/ [4 GStatistic, 统计量
9 t$ E0 e8 f, l5 W7 h$ M6 F/ QStatistical control, 统计控制8 [( x& ~" ~5 F, H9 A
Statistical graph, 统计图, F; c6 W6 e0 t% g m
Statistical inference, 统计推断
7 n9 c5 }# d+ u9 L* K& iStatistical table, 统计表. ?' \2 n- i' j$ S; y& k1 `6 @: C
Steepest descent, 最速下降法2 p) p4 `9 Y6 Z
Stem and leaf display, 茎叶图6 k; {4 Z+ B C* _# W( A
Step factor, 步长因子5 A% s3 k1 ?+ e/ T
Stepwise regression, 逐步回归
/ Y: n3 }8 }9 k* c' s U2 N& I% xStorage, 存
r5 Z( t" r; N& `3 E+ X9 M' {Strata, 层（复数）3 i ]( f# t: l. U' W- d; N
Stratified sampling, 分层抽样/ |/ j8 z, ?/ J8 X1 j/ R4 _$ O" s
Stratified sampling, 分层抽样) T+ I8 _) n$ {3 y: ~" g
Strength, 强度% ^4 `: H, y; Y/ ]6 z; |
Stringency, 严密性: d$ G6 [0 U8 a. j3 Y8 [. M+ E$ F7 C
Structural relationship, 结构关系
, M$ M/ ?7 H4 n' V8 LStudentized residual, 学生化残差/t化残差
S& c: ^; V- KSub-class numbers, 次级组含量5 r1 I, A4 B# d! l, Q4 w4 w- E
Subdividing, 分割- V2 y% _: [6 X
Sufficient statistic, 充分统计量/ ^: R% c" _% u" o5 n& z
Sum of products, 积和, g, `# u5 `5 N% M$ _
Sum of squares, 离差平方和1 B' `0 V* F) J$ t1 `
Sum of squares about regression, 回归平方和
v0 G% P N6 h! `! B6 {& N8 cSum of squares between groups, 组间平方和
$ l2 S, \3 z" x. E( @7 ~0 ^Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和/ b( O/ e9 y# S& K) g. i4 o' ^
Sure event, 必然事件
4 I5 }5 A3 m/ x+ `Survey, 调查
; ?+ z5 \! S' `) g3 z1 lSurvival, 生存分析
, ?6 J* d8 P6 X7 Y9 Q5 YSurvival rate, 生存率- m _/ c6 X+ O5 n
Suspended root gram, 悬吊根图
! t) k/ ^. n4 w: bSymmetry, 对称
$ ~6 J" z! Z7 ]" C) q$ H: Z. h; [Systematic error, 系统误差' x' g9 e$ d9 v4 r0 e" \
Systematic sampling, 系统抽样- D! H2 k k; p
Tags, 标签8 h" _$ R! r' P
Tail area, 尾部面积
& z$ ]0 [& G0 w8 [ lTail length, 尾长
1 q' ?) _4 {2 r, j6 QTail weight, 尾重
3 {9 y' ?! R" j, m9 Z4 _Tangent line, 切线
8 V6 K q* x3 Q! {7 ATarget distribution, 目标分布
+ p: y- q7 j) n! G! |* ?Taylor series, 泰勒级数9 g- a Z8 C% ^9 p
Tendency of dispersion, 离散趋势4 H! S F' b: f8 u
Testing of hypotheses, 假设检验
' ]' \ Z- F8 C$ X4 C0 FTheoretical frequency, 理论频数8 s: Z" F+ g+ E* c {. g
Time series, 时间序列! M; v) x/ L# C4 j6 ~7 [9 \' k, I
Tolerance interval, 容忍区间
. ?3 `3 A% T, s; e' p8 n1 DTolerance lower limit, 容忍下限
' k/ n7 q& a" O# D9 _Tolerance upper limit, 容忍上限
+ V) x2 t' g+ G& x- JTorsion, 扰率* b' K" t) Z4 B
Total sum of square, 总平方和
3 r0 [# J+ j/ ~9 V: A/ f; u$ g# vTotal variation, 总变异. ^+ f: I* A- H) A/ O) D/ q
Transformation, 转换* O. r; \# E/ Z. W4 o" x% T
Treatment, 处理8 u! |5 ]5 D) P# b" I- j
Trend, 趋势
- ^- q. g: f5 M9 STrend of percentage, 百分比趋势7 n% P5 h5 e7 M: Y8 v+ J4 }
Trial, 试验9 }( E6 f9 Q+ p5 Z* Q& @) P
Trial and error method, 试错法9 P# |+ S2 c7 l! @2 x6 r$ p8 j
Tuning constant, 细调常数
$ T6 C3 A* U5 L! i; n3 }2 XTwo sided test, 双向检验. A7 X+ B. B+ G7 n, d
Two-stage least squares, 二阶最小平方
% G$ U* V2 F+ V1 g2 UTwo-stage sampling, 二阶段抽样
7 O5 v. k8 I7 k5 D @9 u# c: tTwo-tailed test, 双侧检验
/ r0 D* E, s8 x7 a$ ^; @) lTwo-way analysis of variance, 双因素方差分析; s3 ?2 u% P" _4 M7 v3 b* v' g5 ?
Two-way table, 双向表
$ T5 v5 r$ `( M' p& v0 Y( ~& kType I error, 一类错误/α错误8 p6 H% w5 [2 { J6 U# F7 l+ |( h
Type II error, 二类错误/β错误; W' L' Y! S% g9 {
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称) l7 s! F* K1 G: \ L" l
Unbiased estimate, 无偏估计
; S8 [5 B2 P4 P; A% mUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
8 B" v% |( Z. O& k" \Unequal subclass number, 不等次级组含量" V& g! ~% }' _3 @3 _6 n* q
Ungrouped data, 不分组资料
2 s# t5 u# C8 UUniform coordinate, 均匀坐标5 d5 U0 @! _ c
Uniform distribution, 均匀分布/ @9 d3 z5 \. T, }/ a6 [1 D# Q# T
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计+ _6 @% [0 u6 s
Unit, 单元
5 Q$ e3 }; L+ @Unordered categories, 无序分类. G0 M, F! ?7 ?2 _! h# S( R) N% S# }
Upper limit, 上限: b. k# l9 N( }& B8 N3 A/ ~2 _
Upward rank, 升秩, M g% N: ]8 w4 Y7 i% M2 p; k5 M
Vague concept, 模糊概念: g2 f- k( @5 y4 k E% B7 n' w! f
Validity, 有效性
4 S! S3 ~. A J9 @+ IVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
3 _8 H' r6 Z7 c3 t7 I# G3 YVariability, 变异性2 A6 q. H" o- ^8 t
Variable, 变量# R1 R$ i0 N7 k/ E1 s; e# C9 F
Variance, 方差% b7 L5 [) b6 b, D U; m- V
Variation, 变异
" d2 B M ]0 g& P2 u+ jVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转9 V* v& A7 y+ C
Volume of distribution, 容积
- ]; J" t+ z' P% H) H! B1 }W test, W检验
. n+ L( z% O+ AWeibull distribution, 威布尔分布
u, P- Z- H5 r5 f1 cWeight, 权数# \8 Q4 ?! N) X% I
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验# r1 v# y& ^, A
Weighted linear regression method, 加权直线回归
2 u9 A8 E: x2 X( W2 UWeighted mean, 加权平均数
; L6 x& o, e7 |0 h1 v( RWeighted mean square, 加权平均方差' I( C; \3 N' P" E2 @
Weighted sum of square, 加权平方和
* Q0 \/ a+ q; OWeighting coefficient, 权重系数
* F" J6 f# w1 w0 ~$ T7 ~: \Weighting method, 加权法 % b# D3 G' e9 y
W-estimation, W估计量
8 V0 B8 {/ B$ h2 P6 j4 R* rW-estimation of location, 位置W估计量, \3 k- t3 m! {& q" x) _
Width, 宽度7 ?, \! x# S2 q+ Y- X/ a
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
2 d! A8 e6 k% I- c% M* jWild point, 野点/狂点
( Z. _7 d0 r6 u1 gWild value, 野值/狂值+ L. F7 E9 z$ v1 N$ y
Winsorized mean, 缩尾均值7 N5 b+ S7 H( X% {
Withdraw, 失访
$ O" b$ m; {! J) Q$ ?; m" qYouden's index, 尤登指数5 Z& ?0 I. C P* {! s
Z test, Z检验 e! g K8 F, j$ V- ^& X1 n+ a. V
Zero correlation, 零相关1 R, k/ Y4 y2 K, Y
Z-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
